K-12 AI课程的自我调节学习重塑:基于LLM智能体的学习辅助框架OA

当前K-12人工智能(AI)课程正逐步向常态化项目式教学深化,但在教学实践中,普遍存在学生主体目标设定模糊、复杂工程探究过程难以感知,以及高阶反思缺失等瓶颈。同时,大型语言模型(LLM)在基础教育中的常态应用多倾向于结果导向的知识直接输出,在一定程度上消解了学生的自主试错与思维建构空间,制约了其自我调节学习(SRL)能力的发展。作为推动复杂工程问题解决的核心元认知要素,自我调节学习能力的良性发展直接决定了学生在不确定技术情境下的策略迁移与高阶思维成效。为此,依托平行教学实验室基础设施,提出一种基于LLM智能体的平行自我调节学习支持框架。该框架将复杂项目解构为良构的任务节点,并在规划、执行与反思的SRL循环体系中部署多角色智能体。在运行机制上,利用人工系统沉淀工程化探究全过程的过程性日志;通过计算实验推演学生的认知偏差与策略偏移;最终基于平行执行机制将诊断结果转化为启发式支架与教师的调控实据,实现外部技术支持向内在元认知监控的平滑转化。最后,结合天津市第二中学智慧出行实验室及校本AI+课程体系开展设计型案例分析,论证了该框架在多类工程实践项目中的落地路径,为过程数据驱动的基础教育智能教学实证研究提供了新视角与系统化范式。